자주 묻는 질문
맞춤형 소프트웨어 개발의 일반적인 문제 및 해결 방법
그윗 기술팀의 소프트웨어 맞춤형 개발 접근 방식
1. 불분명하거나 자주 변경되는 요구 사항 해결
모호하거나 변화하는 요구사항을 관리하기 위해 그윗 기술팀은 사용자 스토리 매핑을 활용하여 핵심 요구사항의 우선순위를 정하고, 신속한 타당성 검증을 위해 프로토타입 도구(예: 피그마)를 활용합니다. 핵심 개발 단계에 "고정점"을 설정하는 요구사항 변경 검토 메커니즘이 구축되어 있습니다. 후반 단계의 변경은 공식적인 승인이 필요합니다.
또한 GWIT는 기능적 경계, 수용 기준, 비기능적 요구 사항을 자세히 설명하는 표준화된 소프트웨어 요구 사항 사양(SRS)을 제공합니다.
2. 부서 간 요구 사항 충돌 해결
초기 고객 논의 과정에서 그윗 개발팀과 프로젝트 관리자는 도메인 전문가를 요구사항 검토에 참여시켜 우선순위와 기술적 타당성을 일치시킵니다. 애자일 칸반(예: 지라)은 모든 이해관계자의 진행 상황을 시각화합니다. GWIT은 의사소통의 오류를 최소화하기 위해 표준화된 템플릿(예: 합류 문서)을 채택하여 요구사항 설명을 공식화합니다.
3. 품질 관리 보장
테스트 범위가 부족하여 출시 후 심각한 버그가 발생하는 것을 방지하기 위해 그윗 제공 팀은 다음을 구현합니다.
테스트 주도 개발(티디디)은 단위 테스트 범위를 코드 병합의 전제 조건으로 적용합니다.
회귀 테스트를 위한 자동화된 테스트 도구(예: 셀렌 + 젠킨스).
코딩 표준을 강화하기 위한 코드 피어 리뷰 및 소나큐브 정적 분석.
고위험 모듈을 리팩토링하기 위해 정기적으로 기술 부채를 정리합니다.
4. 사용자 경험(사용자 경험) 최적화
출시 후 복잡한 워크플로나 직관적이지 않은 인터페이스를 피하기 위해 GWIT은 다음을 수행합니다.
사용자 여정 맵을 활용하여 상호작용을 간소화하고 A/B 테스트를 통해 디자인을 검증합니다.
실제 사용자와 함께 사용성 테스트를 실시하여 반복적인 개선을 위한 피드백을 수집합니다.
GWIT의 핵심 원칙:
사전 요구 사항 검증 · 투명하고 통제된 프로세스 · 품질 내장
창고 재고 관리 소프트웨어의 일반적인 문제와 과학적 솔루션
창고 관리 시스템을 사용하고 개발하는 동안 고객은 종종 다음과 같은 문제에 직면합니다.
1. 부정확한 재고 데이터
그윗 기술팀은 창고 관리 시스템 개발 과정에서 바코드와 RFID 기술을 도입하여 상품의 전 공정 추적을 실현하고 오류율을 0.3% 이내로 줄였습니다. 또한, 동적 재고 집계 규칙(예: 알파벳 분류법을 사용한 A등급 품목의 정기 집계)도 설정했습니다.
2. 복잡한 운영 절차
그윗 기술팀은 바코드 스캐닝을 통한 자동 필드 작성(예: 제품 사양, 배치 번호)을 지원하는 지능형 양식 엔진을 구축했습니다. 표준 운영 지침은 RPA와 같은 프로세스 자동화 도구를 통해 생성됩니다.
3. 여러 창고 간 데이터 조정의 어려움
그윗 기술팀은 여러 노드 간 실시간 데이터 동기화를 위해 분산 데이터베이스(예: 티디비)를 도입했습니다. 또한, 전체 재고 수준을 표시하는 중앙 제어 콘솔을 구축했습니다.
또한 일부 사용자는 조기 경보 메커니즘이 부족하여 재고 부족이나 재고 과다 문제를 감지하는 데 48시간 이상 지연되는 경우가 있습니다. 그윗 팀은 과거 판매 데이터를 기반으로 안전 재고 수준을 예측하고, 비정상적인 재고 변동에 대한 실시간 알림을 위한 모바일 푸시 알림을 활성화하는 지능형 조기 경보 모델을 구축했습니다.
또한 일부 사용자는 시스템 성능 병목 현상을 경험하고 있습니다. 최대 사용량 시간대에는 응답 시간이 10초를 초과하고 동시 사용자 수(500명 미만)에 대한 지원이 부족합니다. 그윗 기술팀은 핵심 모듈(주문, 재고, 보고 등)을 세분화하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 도입하고, 고빈도 쿼리의 효율성을 개선하기 위해 레디스 캐싱 계층을 구축했습니다.
그윗 기술팀은 플링크 스트림 컴퓨팅 엔진을 사용하여 일체 포함 기반 의사 결정을 통해 인바운드 및 아웃바운드 거래를 실시간으로 분석합니다. 또한, 재고 최적화 알고리즘을 활용하여 구매 제안 및 할당 계획을 자동으로 생성합니다. 또한, 로우코드 확장 기술을 활용하여 비즈니스 담당자가 보고서 및 승인 워크플로를 맞춤 설정할 수 있도록 시각적 구성 플랫폼을 제공합니다.
그윗 기술팀은 모듈식 개발 + 자동화된 운영 및 유지보수 모델을 채택하여 핵심 시스템 반복 주기를 3주 이내에 관리합니다. 그레이 릴리스 메커니즘을 통해 업그레이드 위험을 최소화합니다. 당사의 기술 아키텍처는 고가용성(99.99% SLA) 및 확장성 요건을 충족하며, 무인 스마트 창고의 미래 트렌드에 발맞춰 나가고 있습니다.
사스(SaaS) 관리 시스템 구현의 일반적인 문제 및 이를 완화하는 방법
1. 데이터 사일로 및 시스템 단편화 해결 GWIT의 사스(SaaS) 팀은 통합된 데이터 플랫폼 아키텍처를 채택합니다. 이기종 시스템 데이터 정리를 위한 통합 ETL 도구가 포함된 표준화된 데이터 모델 즉시 사용 가능한 API 템플릿(예: 딩톡/위컴/오에이 시스템 통합)이 포함된 사전 구축된 산업 커넥터 실시간 데이터 배포를 가능하게 하는 카프카 기반 이벤트 버스(<500ms latency)
2. Mitigating Multi-Tenant Resource Contention
Our technical leads implement:
Dynamic resource quotas: Auto-allocating compute resources (CPU/memory elastic scaling) per tenant SLA
Storage tiering: Hot data on SSD, cold data auto-archived to object storage (e.g., AWS S3)
Tenant isolation enhancement: Logical database partitioning + containerized deployment (reduces failure impact by 90%)
3. Preventing Permission Misconfigurations & Data Leaks
GWIT's proven solutions:
ABAC dynamic authorization: Context-aware permissions (IP/time/device attributes)
Field-level data masking: Real-time obfuscation for IDs/phone numbers
Operation watermarking: Traceable user ID/timestamp tags (improves audit efficiency by 70%)
Implementation Roadmap
*Phase 1 (0-3 months):*
Deploy API gateway for unified third-party integrations
Implement hybrid RBAC+ABAC model with sensitive data encryption
*Phase 2 (3-6 months):*
Launch low-code platform to handle 80% customization needs
Adopt chaos engineering for 99.95% availability
*Phase 3 (6-12 months):*
Enable multi-cloud (AWS/Azure/Huawei Cloud) seamless migration
Embed AIOps for >60%의 자가 복구율 GWIT는 클라이언트에게 표준화된 API와 동적 권한 부여를 통해 데이터 상호 운용성과 권한 거버넌스를 우선시하고, 아키텍처 확장 전에 즉각적인 신뢰를 구축하도록 조언합니다.